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        <el-header style="margin-top: 20px;">
            <h2>Random Forest 回归模型分析</h2>
        </el-header>

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                    <div class="analysis-content">
                        <h3>Random Forest 回归模型介绍</h3>
                        <p>
                            <strong> Forest（随机森林） </strong>是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行平均（回归任务）或投票（分类任务），来提高模型的准确性和鲁棒性。
                        </p>
                        <p>
                            在回归任务中，随机森林通过对多棵决策树的预测结果进行平均，能够有效地减小过拟合风险并提高对未知数据的预测能力。该方法在面对高维数据集、缺失值和噪声时表现尤为出色。
                        </p>

                        <h3>模型评估结果</h3>
                        <el-row>
                            <el-col :span="12">
                                <div class="result-item">
                                    <strong>平均绝对误差 (MAE):</strong>
                                    <span>171,974.08</span>
                                </div>
                            </el-col>
                            <el-col :span="12">
                                <div class="result-item">
                                    <strong>平均平方误差 (MSE):</strong>
                                    <span>53,413,133,230.67</span>
                                </div>
                            </el-col>
                        </el-row>
                        <el-row>
                            <el-col :span="12">
                                <div class="result-item">
                                    <strong>决定系数 (R²):</strong>
                                    <span>0.999999364</span>
                                </div>
                            </el-col>
                        </el-row>

                        <div class="analysis-summary">
                            <h4>分析总结</h4>
                            <p>
                                - 模型拟合情况：R² 值非常接近 1，表明模型对数据拟合得非常好，能够解释几乎所有的方差。
                            </p>
                            <p>
                                - 误差分析：尽管 R² 值很高，但 MAE 和 MSE 表示模型在预测过程中存在一定的误差，特别是如果数据中有异常值或预测偏差较大。
                            </p>
                        </div>
                    </div>
                </el-scrollbar>
            </el-card>
        </el-main>

        <el-footer>
            <el-alert title="提示：请确保模型训练和评估代码已正确执行。" type="info" show-icon>
            </el-alert>
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            // 这里可以添加运行或其他逻辑
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